葛蘭碧八大法則：移動平均設定與檢驗方法

目錄

1. 葛蘭碧八大法則是什麼？
2. 葛蘭碧八大法則準確嗎？
3. 該用哪條均線：20 日、60 日還是 200 日？
4. 如何把每條法則變成客觀條件？
5. 葛蘭碧法則能回測嗎？ES 的檢驗顯示什麼？
6. 如何檢驗參數穩定度？
7. 常見問題
8. 參考文獻

葛蘭碧八大法則是什麼？

葛蘭碧八大法則由四個買進訊號與四個賣出訊號組成，只讀一條移動平均線：價格相對於均線的位置，以及均線的方向。每條法則都能寫成帶有距離、斜率與委託 K 棒的可檢驗條件，先用你自己的 K 棒資料回測，再決定是否實際交易。

移動平均線是最近 N 根 K 棒收盤價的平均，每根新 K 棒出現就重新計算，畫出一條跟隨價格、略有延遲的平滑線。這套法則以美國市場分析師約瑟夫·葛蘭碧（Joseph Granville）命名，他在 1960 年代針對股票提出；如今交易人也把它用在指數期貨。道理單純：均線向上時，逢價格回落到均線附近買進；均線向下時，逢反彈到均線附近賣出；價格離均線太遠時，預期會往均線靠攏。移動平均線（SMA 與 EMA）頁面介紹簡單與指數兩種版本及其公式，本文則專注於法則本身與檢驗方法。

法則	均線	價格	類型
B1 買進	下跌後走平，或轉為向上	向上穿越均線	順勢
B2 買進	上升	回檔靠近均線，守在均線之上並轉為向上	順勢
B3 買進	上升	短暫跌破均線，隨即站回均線之上	順勢
B4 買進	下降	遠遠跌離均線，然後朝均線反彈	逆勢
S1 賣出	上漲後走平，或轉為向下	向下穿越均線	順勢
S2 賣出	下降	反彈靠近均線，壓在均線之下並轉為向下	順勢
S3 賣出	下降	短暫衝上均線，隨即跌回均線之下	順勢
S4 賣出	上升	遠遠漲離均線，然後朝均線回落	逆勢

八條法則中，有六條順勢：均線上升時買進，下降時賣出。另外兩條 B4 與 S4 正好相反，賭的是遠離均線的價格會回頭。這一點攸關檢驗。順勢的法則與逆勢的法則，會在不同的市場狀態失效；八條合進同一個回測，就看不出是哪一部分在貢獻成績。請把六條順勢法則與兩條反彈法則當成兩個獨立的策略分開檢驗。

葛蘭碧八大法則準確嗎？

這些法則描述的是趨勢行情中真實存在的走勢，在橫盤區間則會連續產生假訊號；因此準確度取決於市場狀態，以及每條法則寫得多精確，而不在法則本身。先問清楚「依哪個定義、在哪個市場、扣除哪些成本之後準確」，問題才有辦法檢驗。

關於移動平均法則的研究紀錄，好壞參半，且分歧有其明確的脈絡。Brock、Lakonishok 與 LeBaron（1992）以約九十年的道瓊指數資料檢驗簡單移動平均法則，發現買進訊號之後的報酬高於賣出訊號之後的報酬，且尚未扣除交易成本。Sullivan、Timmermann 與 White（1999）接著追問：這個結果有多少來自在同一份資料上試了許多法則、再留下最好的一條；結果發現，最強的那條法則在原樣本之後的十年並未保住優勢。Park 與 Irwin（2007）回顧數十年的同類研究，發現正面結果相當常見，但常被成本與所試法則的數量削弱。平實地說：用均線順勢操作確有真實的成分，而圖上看起來的準確，多半只是你記得的那些趨勢行情。

假訊號（whipsaw）是指訊號在交易還沒朝有利方向發展前就反轉，策略白白付出一筆虧損與一買一賣的成本。在橫盤的市場，價格連續多次穿越均線，每一次穿越都是假訊號。單一均線無法事先分辨趨勢與區間，因為均線只用過去的價格算出來。

開始任何檢驗之前，值得先寫下四項限制：

1. 落後。價格已經轉向，均線才跟著轉向，所以 B1 與 S1 出手偏晚；均線越長，出手越晚。
2. 假訊號。在區間裡，這些法則一次小賠、反覆發生；交易成本讓每筆虧損更大。
3. 「遠離均線」沒有定義。B4 與 S4 的原始文字沒有給出距離，因此兩位交易人看同一張圖，標出的訊號會不一樣。
4. 「回檔靠近」沒有定義。B2、B3、S2、S3 要先有距離與 K 棒根數，才能檢驗。

這些法則與其他圖表工具的關係，以及哪些工具能寫成條件，請見可檢驗的技術分析工具與指標指南。

該用哪條均線：20 日、60 日還是 200 日？

均線長度決定落後與假訊號之間的取捨：20 日均線給出許多較早的訊號，200 日均線只給出少數較晚的訊號；合適的長度，是在你自己的檢驗裡相鄰長度表現相近的那一個，而不是得分最高的那一個。沒有一個數字適用所有市場，這也是本文最後一節要談如何檢驗一整段長度範圍的原因。

台灣交易人常把 20 日均線稱為月線、60 日均線稱為季線，因為一個月約有 20 個交易日，一季約 60 個。200 日（或 240 日）均線則代表約一年。每個長度對應不同的持有時間與不同的交易次數。

均線長度	轉折反應	每年穿越次數	常見用途	主要弱點
20 日	較快	多	數日至數週的波段交易	區間內的假訊號；成本累積
60 日	數週之後	較少	數週至數月的部位交易	錯過行情的前段
200 日	數月之後	少	長期方向濾網	進出場都相當晚；可評估的交易太少

常見的實務做法是兩條均線、兩種任務：200 日均線決定方向，20 日或 60 日均線負責進場。這是正當的設計，但多了第二個要檢驗的長度，所以最後一節的網格會從一維變成二維。如果你最想降低的是落後，DEMA 指標與交叉測試的結果說明了落後較少的均線如何改變訊號數量；取捨不會消失，只是換了位置。

如何把每條法則變成客觀條件？

「回檔靠近均線」這類說法，要靠寫下三件事才能變成數字：與均線的距離（以 ATR 或百分比表示）、均線在固定根數內的斜率，以及下單所在的 K 棒。這三項寫好之後，兩位交易人在同一張圖上會標出相同的訊號，電腦也能標出來。

ATR 平均真實區間，是最近 N 根 K 棒完整價格區間（含與前一根收盤價之間的跳空）的平均大小，用來衡量市場在一根 K 棒內通常走多遠。距離以 ATR 表示，同一個設定就能適用於平靜與波動的年份，固定點數則做不到。與均線相隔固定倍數 ATR 的通道，正是肯特納通道策略所交易的對象，因此葛蘭碧回檔法則中的距離部分，其實是同一個概念換了名稱。

斜率就是均線的方向，只需要一個公式：

斜率 = 今日均線值 − N 根 K 棒前的均線值

其中今日均線值是目前這根 K 棒上的移動平均值，N 根 K 棒前的均線值是往回數 N 根的值，N 是你自選的 K 棒根數，常用 5 到 20。斜率為正，代表均線上升。B1 與 S1 的「走平」是指斜率接近零，同樣要寫成數字，例如小於 0.1 ATR。

委託 K 棒是多數看圖的人會略過的部分。以一根 K 棒的收盤價判斷的法則，無法在同一個收盤價成交，因為收盤價要等這根 K 棒結束才知道。要寫明委託在下一根 K 棒的開盤送出。把 B2 完整寫出來如下：

1. 斜率：今日的 60 日均線，高於 5 根 K 棒前的值。
2. 距離：該 K 棒最低價進到均線 0.5 ATR 以內，且收盤沒有跌破均線。
3. 觸發：K 棒收盤站上均線。
4. 委託：於下一根 K 棒開盤買進。
5. 出場：用同樣方式寫明，例如收盤跌破均線，或出現 S1 條件。

葛蘭碧法則能回測嗎？ES 的檢驗顯示什麼？

能。只要每條法則都是寫下來的條件，葛蘭碧法則就能像任何趨勢法則一樣回測；回來的報表會呈現趨勢策略的樣貌：少數幾筆大額獲利之間，夾著長長的持平或下滑段，而這個樣貌正是你要學會讀的。為了展示含成本的實際報表長什麼樣，下面用一個替代的回測，而不是葛蘭碧法則本身。

這次回測在 ES 日 K 棒上檢驗一條趨勢法則，期間為 2019-01-02 至 2025-06-30，多空皆做，一口，每筆交易計手續費 $20 與滑價 $25。法則是以拋物線 SAR 指標 Parabolic SAR的停損反轉作為唯一的進出場，不設停損、停利或濾網；它是用標準指標做出的替代，不是葛蘭碧法則，挑它是因為它永遠持有與趨勢同向的部位，這和 B1 與 S1 搭配交易時的行為相同。AlphaPrime（Valynox）以手續費、滑價與下一根 K 棒成交評估每個候選策略，這一個是搜尋在試過的 1,024 個之中唯一留下的，依報酬相對回撤的表現選出。

像讀自己的報表那樣讀這張表。留下的候選策略是眾多候選中最好的一個，事後挑選會讓它看起來比較好；同一份資料上排名次佳的候選會更差，用這種方式挑出的法則，在新價格上預期表現會比它自己的報表差。六年半只有 51 筆交易，是小樣本，51 筆結果算出的平均每筆損益，只要幾筆交易改變就可能大幅移動。把最大回撤 $70,335 放在淨損益 $111,530 旁邊，問自己：不知道之後會回升的情況下，承受這種幅度的虧損，你還會繼續交易嗎？在場時間 95.01%，印證了這條法則的本質：永遠持有多單或空單，因此每一段橫盤都要用假訊號來付代價。以上都不是說這個指標賺到了那筆錢，也不是說讀者應該預期同樣的結果；它說明的是，在日線指數 K 棒上交易趨勢法則時，含成本的報表長什麼樣。唐奇安通道突破的規則、參數設定與測試方法是另一條只有單一長度的趨勢法則，產生的報表樣貌相同，讀法也一樣。

如何檢驗參數穩定度？

對同一條法則掃過一整格均線長度與距離門檻，只保留落在結果相近的高原上的設定，因為單一尖峰只是恰好吻合某一段歷史的運氣。高原是相鄰設定都得出大致相同結果的區域；尖峰則是一個設定得分偏高，鄰近設定得分卻偏低。Pardo（2008）把這當成最佳化的核心檢驗：看的是結果曲面的形狀，而不是最高點的高度。

原因在於市場會變。若 50 日均線配 0.75 ATR 的回檔有效，60 日均線配 1.0 ATR 的回檔也有效，代表這條法則抓到的是這個市場趨勢行為中較廣泛的東西，明年行為稍有變化，只會把你移到鄰近設定，不會掉下懸崖。若只有 20 日與 0.25 ATR 有效，代表設定吻合的是過去那一種確切的節奏，而那種節奏正是最先改變的。

1. 先選好網格再執行。對 B2 而言，均線長度 20 到 100、每次 10，回檔距離 0.25 到 1.5 ATR、每次 0.25，是合理的起點。把網格寫下來。
2. 每個格子都用相同的成本、交易時段與下一根 K 棒成交。部分格子沒計滑價的網格，格子之間無法比較。
3. 以扣除成本後的平均每筆損益，而非淨損益，為格子上色。淨損益會獎勵單純多交易的設定。
4. 找出顏色相近的最大區域。選該區域的中心，而不是它的最佳格子。
5. 在樣本外區段重做一次。如果高原移到別的區域，這條法則在這個市場上就不穩定。

在 AlphaPrime 中，均線長度與回檔距離都以範圍輸入策略生成，一次搜尋涵蓋整個網格，而不是一次猜一個設定，結果曲面也就能直接閱讀。分辨高原與尖峰的完整方法，包含高原偏窄時該怎麼辦，見參數穩定度：高原還是幸運尖峰。

下一步：選一條法則，B2 或 S2，像上例那樣寫出三個數字，在你自己的日 K 棒上，含成本，跑 8 乘 6 的網格。看最佳結果之前，先標出高原。再檢查你一直使用的長度是否落在其中。

常見問題

葛蘭碧八大法則的買點與賣點各是什麼？

四個買點：價格向上穿越已走平或轉為向上的均線；價格回檔靠近上升中的均線並守在其上；價格短暫跌破上升中的均線後站回；價格遠遠跌離下降中的均線後反彈。四個賣點是鏡像：向下穿越走平或下降的均線、朝下降均線的反彈失敗、短暫衝上下降均線，以及遠遠漲離上升均線。八條中有六條順勢，兩條逆勢。

葛蘭碧法則除了股票，也適用於期貨嗎？

這些法則原為股票而寫，但描述的是任何價格序列都可能出現的趨勢行為，因此可用相同的條件在指數期貨上檢驗。期貨多出兩件股票檢驗沒有的事：由各個轉倉月份接成的連續月，以及決定日 K 棒是什麼的交易時段定義。檢驗前兩者都要先設定，每筆交易也要計手續費與滑價，因為期貨上的趨勢法則在橫盤的年份會頻繁交易。

葛蘭碧法則該用簡單還是指數移動平均線？

兩種都可以，這個選擇的重要性遠低於長度與距離門檻。指數平均對近期價格加權較重，因此比同長度的簡單平均略早轉向、略頻繁穿越。把平均類型當成網格裡再多一個設定：如果兩種類型的高原位置相同，法則就不取決於這個選擇。

八條法則中哪一條最可靠？

沒有固定答案，因為每條法則的結果取決於距離與斜率怎麼定義，以及在哪個市場與期間檢驗。一般而言，回檔法則（B2、B3、S2、S3）比穿越法則（B1、S1）產生較少假訊號，因為它們要求先有趨勢；兩條反彈法則（B4、S4）則像另一個獨立的均值回歸策略。把它們當成獨立策略，在你自己的資料上檢驗，並比較扣除成本後的平均每筆損益。

參考文獻

• Brock, W., Lakonishok, J., & LeBaron, B. (1992). Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns. The Journal of Finance, 47(5), 1731–1764.
• Sullivan, R., Timmermann, A., & White, H. (1999). Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap. The Journal of Finance, 54(5), 1647–1691.
• Park, C.-H., & Irwin, S. H. (2007). What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis? Journal of Economic Surveys, 21(4), 786–826.
• Pardo, R. (2008). The Evaluation and Optimization of Trading Strategies (2nd ed.). John Wiley & Sons.